文｜新战略
近日，物流机器人公司Dexterity 宣布完成9500万美元C轮融资，投后估值飙升至16.5亿美元。这笔由Lightspeed Venture Partners和Sumitomo Corporation 领投的资金，不仅创下其融资新纪录，更标志着AI驱动的物流机器人正从实验室走向大规模商业化应用的关键转折点。
技术基因：斯坦福创新的 “人形化” 实践
Dexterity 的故事始于 2017 年，由斯坦福大学机器人工程师与供应链专家联合创立。其核心团队将人类大脑控制身体的数学模型框架应用于机器人研发，目标是解决物流领域重复性高、危险性强的操作难题。创始人 Samir Menon 在攻读斯坦福博士期间，便致力于开发具备类人灵活性的机器人系统，这种 “仿生思维” 成为 Dexterity 技术的核心基底。
早期研发中，Dexterity 聚焦于 “适应性” 技术突破。其机器人系统能够从杂乱堆放的货物中精准分拣，并通过力传感与动态路径规划，在不可预测的环境中完成复杂操作。与传统工业机器人不同，Dexterity 的解决方案可独立于硬件运行，甚至兼容其他品牌的机器人，显著降低了客户的改造成本。
融资与扩张：资本加持下的全球化布局
公司成立后，Dexterity 的技术潜力迅速吸引资本关注。2021年，其B轮融资达1.4 亿美元，估值突14亿美元，累计融资超2亿美元。2025 年的C轮融资进一步加速其技术迭代与市场渗透。资金将用于扩大研发规模、优化供应链，并加速日本、欧洲等海外市场的布局。
市场拓展方面，Dexterity 已与联邦快递、UPS、日本佐川急便等物流巨头建立合作。例如，为联邦快递开发的卡车装载机器人DexR，可自主进出拖车完成货物分拣，无需预排序，效率提升 47%。与住友成立的合资公司计划在日本部署1500 台机器人，同时与全球仓储自动化巨头Dematic合作，推动智能仓储解决方案的落地。
技术突破：AI 驱动的 “精准操作” 时代
Dexterity 的机器人以 “专用 AI 模型+类人机械臂” 为核心，每个模型针对特定任务（如码垛、贴标）进行优化。例如，双臂机器人 DexR 集成了 28 个传感器和自主运动规划算法，能够处理从塑料袋到玻璃制品等200多种物品，操作准确率达 99.5%。其 “轨道式解决方案” 虽需对仓储场地进行适配，但通过减少机器人移动能耗，实现了成本与效率的平衡。
此外，Dexterity 的技术正从物流向制造业、医疗等领域延伸。例如，其多指灵巧手技术可模拟人手的14种抓握模式，负载能力达 45kg，未来有望应用于精密装配或医疗康复场景。
挑战与未来：行业变革中的机遇
尽管Dexterity已在物流领域有了一定的积累，但其发展仍面临多重挑战。行业需求波动、技术迭代压力以及全球供应链稳定性等问题，可能影响其规模化进程。此外，人形机器人领域竞争加剧，Meta、Apple 等科技巨头的入局，既带来技术协同机遇，也加剧了市场争夺。
未来，Dexterity 计划深化 AI 与机器人的融合，开发多任务协同解决方案，并探索轻量化、低成本的柔性驱动技术。随着全球工业自动化进程加速，Dexterity 的 “类人灵巧操作” 技术，或将重新定义人机协作的边界，成为智能制造时代的核心基础设施。
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